CN109657959A - 一种含多元数据的配电网规划计算分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种含多元数据的配电网规划计算分析方法，其属于配电网规划领域，其步骤包括：步骤一、采集配电网运行的历史数据和配电网模型数据；步骤二、提取历史数据和配电网模型数据的数据，并对数据进行分析、抽象、找出内在联系进行分类；步骤三、将分类后的数据分别存放于计算数据库的网架数据、负荷数据和可靠性数据内；步骤四、利用计算数据库中的数据对配电网规划进行计算分析；步骤五、采用前推回代潮流进行仿真，将配电系统的设备中的元件故障所造成的停电损失以附加项的形式加入分布式电源的潮流计算模型中。本发明便于集成和维护，更大程度上提高了业务功能实现的可复用性，也保证了分析结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种含多元数据的配电网规划计算分析方法，其属于配电网规划领域。
背景技术
配电网作为直接面向用户的低压电网，随着分布式电源接入和渗透率不断提高，其运行方式变得更加复杂，而且电力大数据的急剧增长也给电网公司在电网生产、经营管理、优质服务等方面的管理提升和业务创新提出了更高要求，加上规划工作本身的不确定性因素大，涉及部门多、领域广，致使传统的电网规划方法在新形势、新要求下已不能满足现代电网的规划需求。
传统的配电网规划的主要任务是根据规划期间网络中空间负荷预测的结果和现有网络的基本状况确定最优的系统建设方案，在满足负荷增长和安全可靠供电的前提下，使配电系统的建设和运行费用最小。随着分布式电源接入和渗透率不断提高，影响因素多，对传统规划方法冲击也越来越大，例如，大量的分布式电源的接入给配电网增加了大量的分布式发电机节点，使得规划分析模型更为复杂，对现有的规划方法和计算工具带来了规模和难度，获得最优网络布置方案也更加困难；分布式电源的接入影响系统的负荷增长模式，使得配电系统负荷预测面临着更大的不确定性；随着分布式电源容量的增加，上游馈线传输功率减少、潮流逐渐减少，馈线电压逐渐升高，若分布式电源容量持续增大，将有可能向上游提供功率、出现逆向潮流。当然，随着分布式电源的发展，配电网规划必须在原有基础上增加考虑如何协调和有效利用各类型电源的问题。
但由于目前配电网规划缺乏先进的规划理念，侧重供电能力匹配，优化目标单一，精细化程度不够；未能充分贯彻供电可靠性、全寿命周期等规划管理思想，亟待提升发展理念。配电网规划领域缺乏专业的计算分析工具，导致配电网规划工作缺乏有效的量化分析支撑，迫切需要开发适应规划业务需求的计算分析工具，以信息化手段进一步改善配电网规划领域缺乏专业计算分析工具、配电网规划业务的量化分析深度不够等问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供了一种高效准确、考虑因素全面的含多元数据的配电网规划计算分析方法。
本发明采用了如下技术方案：
一种含多元数据的配电网规划计算分析方法，其包括如下步骤：
步骤一、采集配电网运行的历史数据和配电网模型数据；
步骤二、提取历史数据和配电网模型数据，并对数据进行分析、抽象、找出内在联系进行分类；
步骤三、将分类后的数据分别存放于计算数据库的网架数据、负荷数据和可靠性数据内；
步骤四、利用计算数据库中的数据对配电网规划进行计算分析；
步骤五、采用前推回代潮流进行仿真，将配电系统的设备中的元件故障所造成的停电损失以附加项的形式加入分布式电源的潮流计算模型中。
进一步的，在所述步骤一中，通过分布式消息队列接入所述配电网运行的历史数据。
进一步的，所述历史数据包括风速数据、负荷数据、电力设备数据和输电网安全指标。
进一步的，在所述步骤一中，对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样获得电网模型数据。
进一步的，在所述步骤一中，采用Sqoop+Kettle对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样。
进一步的，所述步骤二中对数据进行分类，分类包括电网图形数据、电网拓扑数据、资源属性数据和计算分析数据；
所述电网图形数据包括高压配电数据、中压配电数据和变电数据；
所述电网拓扑数据包括电网拓扑关系、物理拓扑关系和站内外拓扑关系；
所述资源属性数据包括高压配电设备属性数据、中压配电设备属性数据和变电设备属性数据；所述计算分析数据包括参数数据和计算分析结果数据。
进一步的，在所述步骤一中，所述计算分析包括潮流计算、无功补偿计算、可靠性计算和配电网短路电流计算。
进一步的，所述潮流计算和无功补偿计算通过数据分析方法完成，所述可靠性计算和配电网短路电流计算通过波形分析方法完成。
进一步的，所述配电网短路电流计算包括将测得的馈线及各个负荷点上短路电流与对应的开关设备上的电流参数进行对比，得到短路电流是否控制在规定范围内；当短路电流在规定范围内时校验开关选型合理，当短路电流超出规定范围时校验开关选型重新选型。
进一步的，所述对应的开关设备包括电缆分支箱、环网柜、开闭站及负荷开关。
本发明的有益效果如下：
本发明能够综合考虑配电网运行的历史数据和配电网模型数据，并对其分析、抽象和分类，方便对比分析，也便于集成和维护，更大程度上提高了业务功能实现的可复用性，也保证了分析结果的准确性；而且将分类后的数据分别存放于计算数据库的网架数据、负荷数据和可靠性数据内，通过计算分析能够在不同情境下对配电网上数据源的全面整理，结合高性能数据处理与分析，提高电网规划的效率；采用前推回代潮流进行仿真，易编程，计算效率高，收敛性好，使用关联电抗矩阵所占用的存储容量小，通过前推回代潮流算法中恒定型分布式电源模型、节点电抗矩阵和电阻矩阵，不仅能够求解各种类型、不同容量、不同位置的辐射状配电网潮流问题，能够满足各种条件和工况下的配电网规划，适用度高。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
传统的配电网规划的主要任务是根据规划期间网络中空间负荷预测的结果和现有网络的基本状况确定最优的系统建设方案，在满足负荷增长和安全可靠供电的前提下，使配电系统的建设和运行费用最小。随着分布式电源接入和渗透率不断提高，影响因素多，对传统规划方法冲击也越来越大，例如，大量的分布式电源的接入给配电网增加了大量的分布式发电机节点，使得规划分析模型更为复杂，对现有的规划方法和计算工具带来了规模和难度，获得最优网络布置方案也更加困难；分布式电源的接入影响系统的负荷增长模式，使得配电系统负荷预测面临着更大的不确定性；随着分布式电源容量的增加，上游馈线传输功率减少、潮流逐渐减少，馈线电压逐渐升高，若分布式电源容量持续增大，将有可能向上游提供功率、出现逆向潮流。当然，随着分布式电源的发展，配电网规划必须在原有基础上增加考虑如何协调和有效利用各类型电源的问题。
但由于目前配电网规划缺乏先进的规划理念，侧重供电能力匹配，优化目标单一，精细化程度不够；未能充分贯彻供电可靠性、全寿命周期等规划管理思想，亟待提升发展理念。配电网规划领域缺乏专业的计算分析工具，导致配电网规划工作缺乏有效的量化分析支撑，迫切需要开发适应规划业务需求的计算分析工具，以信息化手段进一步改善配电网规划领域缺乏专业计算分析工具、配电网规划业务的量化分析深度不够等问题。
如图1所示，本实施例涉及一种含多元数据的配电网规划计算分析方法，其包括如下步骤：
步骤一、采集配电网运行的历史数据和配电网模型数据；
步骤二、提取历史数据和配电网模型数据，并对数据进行分析、抽象、找出内在联系进行分类；
步骤三、将分类后的数据分别存放于计算数据库的网架数据、负荷数据和可靠性数据内；
步骤四、利用计算数据库中的数据对配电网规划进行计算分析；在不同的负荷水平，通过潮流计算分析节点电压、线路潮流和网络损耗，通过该负荷水平下的配网可靠性评估计算缺供电量等可靠性指标；
步骤五、采用前推回代潮流进行仿真，将配电系统的设备中的元件故障所造成的停电损失以附加项的形式加入分布式电源的潮流计算模型中。
进一步的，在所述步骤一中，通过分布式消息队列接入所述配电网运行的历史数据。
进一步的，所述历史数据包括风速数据、负荷数据、电力设备数据和输电网安全指标。
进一步的，在所述步骤一中，对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样获得电网模型数据。
进一步的，在所述步骤一中，采用Sqoop+Kettle对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样。
传统的数据整合主要包括实时数据采集、关系数据库ETL抽取，同步文件上传等。本实施例通过分布式消息队列Kafka接入实时数据，采用Sqoop+Kettle对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样，如模型信息，通过FTP等方式实现文件上传，大大提高了数据接入的稳定性以及传输数据的可靠性。
采用关系型数据存储、非关系型数据存储混合的数据存储方式，关系数据库主要用于存储电网设备模型档案信息，非关系数据库存储电网运行实时采集数据，同时统一存储访问接口、提高数据存储低成本的横向扩展能力，提高在高并发条件下的快速数据访问响应能力，满足海量数据实时与准实时存储的需求。
进一步的，所述步骤二中对数据进行分类，分类包括电网图形数据、电网拓扑数据、资源属性数据和计算分析数据；
所述电网图形数据包括高压配电数据、中压配电数据和变电数据；
所述电网拓扑数据包括电网拓扑关系、物理拓扑关系和站内外拓扑关系；
所述资源属性数据包括高压配电设备属性数据、中压配电设备属性数据和变电设备属性数据；所述计算分析数据包括参数数据和计算分析结果数据。
进一步的，在所述步骤一中，所述计算分析包括潮流计算、无功补偿计算、可靠性计算和配电网短路电流计算。
通过批量计算、流计算、内存计算、查询计算等数据计算服务方式，满足不同时效性、不同场景的电网规划业务计算需求。批量计算支持批量数据的离线分析，例如历史数据报表分析；流计算支持实时处理，例如实时数据处理；内存计算支持交互性分析，例如用电数据在线统计。主要采用Spark streaming、Spark、Mapreduce等技术。
数据分析通过完善分析建模、模型解析等能力，增加大数据分布式计算的支持，满足实时、离线应用的分析挖掘需求。
进一步的，所述潮流计算和无功补偿计算通过数据分析方法完成，所述可靠性计算和配电网短路电流计算通过波形分析方法完成。
进一步的，所述配电网短路电流计算包括将测得的馈线及各个负荷点上短路电流与对应的开关设备上的电流参数进行对比，得到短路电流是否控制在规定范围内；当短路电流在规定范围内时校验开关选型合理，当短路电流超出规定范围时校验开关选型重新选型。进一步的，所述对应的开关设备包括电缆分支箱、环网柜、开闭站及负荷开关。
进一步的，所述潮流计算是将220kV及以上配电网采用等值方法加以处理后，实现了110kV~10kV配电网潮流计算，将计算结果作为供电安全性分析、转供能力分析及可靠性评估的数据基础。计算结果分为节点电压、线段潮流、电源潮流、负荷点潮流、线损及网损六大类。
进一步的，所述无功补偿计算在电力供电系统中起提高电网的功率因数的作用，降低供电变压器及输送线路的损耗，提高供电效率，改善供电环境，把具有容性功率负荷的装置与感性功率负荷并联接在同一电路，能量在两种负荷之间相互交换。这样，感性负荷所需要的无功功率可由容性负荷输出的无功功率补偿。通过计算可以得知配电网中是否缺少无功补偿，从而确定无功补偿装置的安装位置建议。用户可以根据实际需要选择安装位置，并通过计算来验证无功补偿的实际效果。
进一步的，所述可靠性计算通过设定配电网主设备的故障率、故障修复时间以及开关设备的切换时间，实现分区域、分线路、分负荷点的供电可靠性计算。计算指标主要包括供电可靠率、系统平均停电频率、系统平均停电时间和系统缺供电量。所述配电网主设备包括架空线路、电缆线路、断路器和负荷开关。
进一步的，计算分析后的结果还可以通过图形客户端和WEB客户端进行展示。数据展示的方式包括查看统计图表，按照规划业务分类，按照时间及模型维度展现指标分布，查看指标明细，从历史数据趋势、负荷预测等角度分类展示。
基于大数据计算、分析、展示、存储等服务，开展基于大数据的电网规划业务的应用研究，如电网负荷特性分析、用户负荷特性分析、新能源出力特性分析与电网规划业务相关应用。
所述计算分析还可以包括供电安全分析，即根据10kV配电网的联络和分段情况，模拟停运带来的影响，设定故障线路或者故障段，校验负荷损失水平，检测其他元件是否仍能满足运行要求，用以检验规划电网的供电安全水平和负荷转移能力。
本发明能够综合考虑配电网运行的历史数据和配电网模型数据，并对其分析、抽象和分类，方便对比分析，也便于集成和维护，更大程度上提高了业务功能实现的可复用性，也保证了分析结果的准确性；而且将分类后的数据分别存放于计算数据库的网架数据、负荷数据和可靠性数据内，通过计算分析能够在不同情境下对配电网上数据源的全面整理，结合高性能数据处理与分析，提高电网规划的效率；采用前推回代潮流进行仿真，易编程，计算效率高，收敛性好，使用关联电抗矩阵所占用的存储容量小，通过前推回代潮流算法中恒定型分布式电源模型、节点电抗矩阵和电阻矩阵，不仅能够求解各种类型、不同容量、不同位置的辐射状配电网潮流问题，能够满足各种条件和工况下的配电网规划，适用度高。
大数据服务器与电网数据库系统的服务器通讯相连，可从其中读取多种电网数据，按照供电区域、自然月份、电压等级多个维度，对电网数据指标即供电、用电、设备运行和输电线路及负荷指标进行计算、分析与可视化展现。
电网数据库系统包括电网调度管理系统、生产管理系统、营销数据基础平台系统、规划计算信息管理系统、电能质量在线监测系统和地理信息管理系统等等。
电网数据库系统包括D3000系统、DFE8000系统、GIS系统、同期线损记录系统、PMS系统、SGI186系统、TMS系统等等。确保规划基础数据的准确性、完整性、一致性和及时性。本实施例采用的数据库系统为Oracle RDBMS，是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。在数据库领域一直处于领先地位的产品，该数据库可移植性好、使用方便、功能强大，适用于各种大、中、小、微机环境，是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
通过在全业务统一数据中心分析域的建设中应用大数据技术，能够快速高效地挖掘出海量数据信息价值，能够有效解决现有核心业务系统数据处理效率低、分析能力弱等问题，同时可围绕电网生产、经营管理、优质服务开展业务创新应用。
通过对运行的负荷、电量数据、供电质量数据以及业务扩展报装数据的分析，发现电网存在重载、过载等问题，以及发现网架的薄弱环节，有利于实现电网精准投资、高效投资，有效指导电网建设。
本方案能对不同负荷水平下分布式电源和配电网自动化装置建模，以可靠性和网损综合最优为目标规划配电网模型。所述配电网自动化装置主要包括分段、联络、自动分断和重合功能的开关装置、信息采集、分析和远传装置、自组网通信装置以及具有四遥功能的馈线以及设备智能终端设备。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
Claims (10)
1.一种含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：其包括如下步骤：
步骤一、采集配电网运行的历史数据和配电网模型数据；
步骤二、提取历史数据和配电网模型数据，并对数据进行分析、抽象、找出内在联系进行分类；
步骤三、将分类后的数据分别存放于计算数据库的网架数据、负荷数据和可靠性数据内；
步骤四、利用计算数据库中的数据对配电网规划进行计算分析；
步骤五、采用前推回代潮流进行仿真，将配电系统的设备中的元件故障所造成的停电损失以附加项的形式加入分布式电源的潮流计算模型中。
2.根据权利要求1所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：在所述步骤一中，通过分布式消息队列接入所述配电网运行的历史数据。
3.根据权利要求2所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：所述历史数据包括风速数据、负荷数据、电力设备数据和输电网安全指标。
4.根据权利要求1所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：在所述步骤一中，对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样获得电网模型数据。
5.根据权利要求4所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：在所述步骤一中，采用Sqoop+Kettle对关系数据库进行全量数据或增量数据的抽样。
6.根据权利要求1所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：所述步骤二中对数据进行分类，分类包括电网图形数据、电网拓扑数据、资源属性数据和计算分析数据；
所述电网图形数据包括高压配电数据、中压配电数据和变电数据；
所述电网拓扑数据包括电网拓扑关系、物理拓扑关系和站内外拓扑关系；
所述资源属性数据包括高压配电设备属性数据、中压配电设备属性数据和变电设备属性数据；所述计算分析数据包括参数数据和计算分析结果数据。
7.根据权利要求1所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：在所述步骤一中，所述计算分析包括潮流计算、无功补偿计算、可靠性计算和配电网短路电流计算。
8.根据权利要求7所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：所述潮流计算和无功补偿计算通过数据分析方法完成，所述可靠性计算和配电网短路电流计算通过波形分析方法完成。
9.根据权利要求7所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：所述配电网短路电流计算包括将测得的馈线及各个负荷点上短路电流与对应的开关设备上的电流参数进行对比，得到短路电流是否控制在规定范围内；当短路电流在规定范围内时校验开关选型合理，当短路电流超出规定范围时校验开关选型重新选型。
10.根据权利要求9所述的含多元数据的配电网规划计算分析方法，其特征在于：所述对应的开关设备包括电缆分支箱、环网柜、开闭站及负荷开关。
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Application publication date: 20190419 |